Python 목록의 내장 sort() 메서드는 정렬에 사용됩니다. Python의 내장 전역 sorted() 메서드를 사용하여 반복 가능한 시퀀스를 정렬하고 새 시퀀스를 생성할 수도 있습니다.
1) 정렬 기본
간단한 오름차순 정렬은 매우 쉽습니다. sorted() 메소드를 호출하면 됩니다. 보다 작음 연산자(__lt__)를 기준으로 요소가 정렬된 새 목록을 반환합니다.
코드는 다음과 같습니다.
>>> sorted([5, 2, 3, 1, 4]) [1, 2, 3, 4, 5]
list.sort() 메서드를 사용하여 정렬할 수도 있습니다. 그러면 목록 자체가 수정됩니다. 이 방법은 일반적으로 sorted()보다 덜 편리하지만 원래 목록을 유지할 필요가 없으면 이 방법이 더 효율적입니다.
코드는 다음과 같습니다.
>>> a = [5, 2, 3, 1, 4] >>> a.sort() >>> a [1, 2, 3, 4, 5]
또 다른 차이점은 list.sort() 메서드는 목록에만 정의되는 반면 sorted() 메서드는 모든 반복 가능한 시퀀스에 유효하다는 것입니다.
코드는 다음과 같습니다.
>>> sorted({1: 'D', 2: 'B', 3: 'B', 4: 'E', 5: 'A'}) [1, 2, 3, 4, 5]
2) 키 매개변수/함수
python2.4부터 list.sort() 및 sorted() 함수에는 함수를 지정하기 위한 키 매개변수가 추가되었습니다. 비교 전에 호출되는 각 요소에 추가됩니다. 예를 들어, key로 지정된 함수는 문자열의 대소문자를 무시하는 데 사용됩니다.
코드는 다음과 같습니다.
>>> sorted("This is a test string from Andrew".split(), key=str.lower) ['a', 'Andrew', 'from', 'is', 'string', 'test', 'This']
key 매개변수의 값은 함수입니다. 이 함수는 매개변수가 하나만 있고 다음에 대한 값을 반환합니다. 비교. 이 기술은 key로 지정된 함수가 각 요소에 대해 정확하게 호출되기 때문에 빠릅니다.
더 널리 사용되는 사용 사례는 복잡한 개체의 일부 값을 기준으로 일련의 복잡한 개체를 정렬하는 것입니다. 예:
코드는 다음과 같습니다.
>>> student_tuples = [ ('john', 'A', 15), ('jane', 'B', 12), ('dave', 'B', 10), ] >>> sorted(student_tuples, key=lambda student: student[2]) # sort by age [('dave', 'B', 10), ('jane', 'B', 12), ('john', 'A', 15)]
동일한 기술이 명명된 속성이 있는 복잡한 개체에도 적용됩니다. 예:
코드는 다음과 같습니다.
>>> class Student: def __init__(self, name, grade, age): self.name = name self.grade = grade self.age = age def __repr__(self): return repr((self.name, self.grade, self.age)) >>> student_objects = [ Student('john', 'A', 15), Student('jane', 'B', 12), Student('dave', 'B', 10), ] >>> sorted(student_objects, key=lambda student: student.age) # sort by age [('dave', 'B', 10), ('jane', 'B', 12), ('john', 'A', 15)]
3) 연산자 모듈 기능
위의 핵심 매개 변수는 매우 널리 사용되므로 Python은 메소드에 더 쉽고 빠르게 액세스할 수 있도록 몇 가지 편리한 기능을 제공합니다. Operator 모듈에는 itemgetter, attrgetter가 있으며 2.6부터 methodcaller 메소드가 추가되었습니다. 이러한 방법을 사용하면 위의 작업이 더욱 간결해지고 빨라집니다.
코드 복사 코드는 다음과 같습니다.
>>> from operator import itemgetter, attrgetter >>> sorted(student_tuples, key=itemgetter(2)) [('dave', 'B', 10), ('jane', 'B', 12), ('john', 'A', 15)] >>> sorted(student_objects, key=attrgetter('age')) [('dave', 'B', 10), ('jane', 'B', 12), ('john', 'A', 15)]
연산자 모듈은 예를 들어 학년별로 먼저 정렬한 다음 연령별로 정렬하는 등 다단계 정렬도 허용합니다. :
Copy 코드는 다음과 같습니다.
>>> sorted(student_tuples, key=itemgetter(1,2)) [('john', 'A', 15), ('dave', 'B', 10), ('jane', 'B', 12)] >>> sorted(student_objects, key=attrgetter('grade', 'age')) [('john', 'A', 15), ('dave', 'B', 10), ('jane', 'B', 12)]
4) 오름차순 및 내림차순
list.sort() 및 sorted() 모두 오름차순 또는 내림차순 정렬을 나타내는 매개변수 reverse(True 또는 False)를 허용합니다. 예를 들어 위의 학생을 다음과 같이 내림차순으로 정렬합니다.
코드 복사 코드는 다음과 같습니다.
>>> sorted(student_tuples, key=itemgetter(2), reverse=True) [('john', 'A', 15), ('jane', 'B', 12), ('dave', 'B', 10)] >>> sorted(student_objects, key=attrgetter('age'), reverse=True) [('john', 'A', 15), ('jane', 'B', 12), ('dave', 'B', 10)]
위 내용은 파이썬에서 내림차순에 사용되는 단어는 무엇입니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

Python은 웹 개발, 데이터 과학, 기계 학습, 자동화 및 스크립팅 분야에서 널리 사용됩니다. 1) 웹 개발에서 Django 및 Flask 프레임 워크는 개발 프로세스를 단순화합니다. 2) 데이터 과학 및 기계 학습 분야에서 Numpy, Pandas, Scikit-Learn 및 Tensorflow 라이브러리는 강력한 지원을 제공합니다. 3) 자동화 및 스크립팅 측면에서 Python은 자동화 된 테스트 및 시스템 관리와 같은 작업에 적합합니다.

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